Morse Tonos<\/a><\/p>\n\n\n\n Codec tono<\/a><\/p>\n\n\n\n Deco tono<\/a><\/p>\n\n\n\n analiza ventana<\/a><\/p>\n\n\n\n algoritmo<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Un generador de tonos permite \"escuchar\" la se\u00f1al morse de forma similar a la tradicional del tel\u00e9grafo.<\/p>\n\n\n\n Un punto Para identificar los tonos que representan puntos, rayas o espacios<\/em><\/strong>, se intercala una pausa<\/strong> <\/em>con la misma duraci\u00f3n que una marca<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Para el ejemplo, un punto con una duraci\u00f3n<\/strong> de 0.1 segundos se expresa con una se\u00f1al senoidal de 440Hz (una marca<\/strong>, nota musical \"La\") realizado con muestreo<\/strong> de 11025 veces por segundo.<\/p>\n\n\n\n El resultado buscado para un mensaje completo en c\u00f3digo Morse es por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n sonido del mensaje morse: morsetonoESPOL.wav<\/a><\/p>\n\n\n\n Morse Tonos<\/a><\/p>\n\n\n\n Codec tono<\/a><\/p>\n\n\n\n Deco tono<\/a><\/p>\n\n\n\n analiza ventana<\/a><\/p>\n\n\n\n algoritmo<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Un tono<\/strong> para un punto El tono<\/strong> se realiza con los valores muestreados del tono<\/strong>, separado del pr\u00f3ximo El resultado se prepara para ser guardado en un archivo.wav<\/strong>, haciendo que los valores tengan el formato Para realizar una prueba a la funci\u00f3n, se puede generar un tono Para crear los tonos de un mensaje y escucharlos en un archivo.wav<\/strong>, se procesa el mensaje traducido<\/strong> en morse, s\u00edmbolo a s\u00edmbolo, para a\u00f1adir un punto, una raya o un espacio. Los resultados de cada s\u00edmbolo se acumulan en el vector sonido<\/strong>.<\/p>\n\n\n Se crea un archivo.wav con la frecuencia de muestreo y el vector sonido, que puede ser ejecutado con un programa como \"windows media player\".<\/p>\n\n\n\n Referencia<\/em><\/strong>: C\u00f3digo Morse Wikipedia<\/a>, Women in early radio<\/a>, Recommendation ITU-R M.1677-1 (10\/2009) International Morse code<\/a>, Leon-Couch, 5\u20139 Se\u00f1alizaci\u00f3n Pasabanda Modulada Binaria (OOK)<\/p>\n\n\n\n Morse Tonos<\/a><\/p>\n\n\n\n Codec tono<\/a><\/p>\n\n\n\n Deco tono<\/a><\/p>\n\n\n\n analiza ventana<\/a><\/p>\n\n\n\n algoritmo<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Referencia<\/em><\/strong>: C\u00f3digo Morse Wikipedia<\/a>, Recommendation ITU-R M.1677-1 (10\/2009) International Morse code<\/a>, Leon-Couch, 5\u20139 Se\u00f1alizaci\u00f3n Pasabanda Modulada Binaria (OOK)<\/p>\n\n\n\n Para analizar el sonido de un s\u00edmbolo Morse, se inicia por recordar la duraci\u00f3n de cada s\u00edmbolo:<\/p>\n\n\n\n Para la detecci\u00f3n de un tono, se revisa la frecuencia activa en varios intervalos de tiempo o ventanas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Al contar el n\u00famero de intervalos ( Para el an\u00e1lisis, se supondr\u00e1 que la ventana<\/strong> tiene la mitad de la duraci\u00f3n<\/strong> de un punto, para el ejercicio es 0.04 segundos. As\u00ed, una ventana<\/strong> tiene la mitad de muestras<\/strong> que una marca<\/strong> Que existan al menos dos ventanas<\/strong> por cada punto tienen relaci\u00f3n con el muestreo de Nyquist.<\/p>\n\n\n\n Lo expuesto se prueba primero analizando solo una ventana:<\/p>\n\n\n Morse Tonos<\/a><\/p>\n\n\n\n Codec tono<\/a><\/p>\n\n\n\n Deco tono<\/a><\/p>\n\n\n\n analiza ventana<\/a><\/p>\n\n\n\n algoritmo<\/a><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Para determinar si existe un tono<\/strong> en una ventana<\/strong>, se analiza la existencia de una se\u00f1al observada en el dominio de la frecuencia.<\/p>\n\n\n\n En el dominio de la frecuencia se requiere usar la \"Transformada de Fourier\" de la se\u00f1al en la ventana<\/strong>. La Transformada r\u00e1pida de Fourier fft()<\/strong> se encuentra disponible en las librer\u00edas \" En el resultado se busca la frecuencia ( Para analizar todo el archivo de sonido, los datos se segmentan por \"ventanas<\/strong>\" en una matriz, cada fila corresponde a las muestras de una ventana<\/strong> de tiempo.<\/p>\n\n\n\n La matriz debe ser rectangular, por lo que es necesario confirmar que el n\u00famero de muestras por ventana sean iguales. En caso de no ser as\u00ed, se realiza un ajuste del ancho del sonido<\/strong> para que el numero de muestras en el archivo sea m\u00faltiplo del n\u00famero de muestras por ventana.<\/p>\n\n\n\n Observar el resultado de crear varias ventanas<\/strong> de tiempo, es semejante a tener un cuaderno en el que cada hoja tiene una imagen con los valores de la se\u00f1al en cada ventana<\/strong>.<\/p>\n\n\n Para observar el resultado se usa una gr\u00e1fica 3D de superficie.<\/p>\n\n\n El proceso de an\u00e1lisis se repite para cada ventana<\/strong> (una Observamos el resultado en una gr\u00e1fica 2D.<\/p>\n\n\n Para determinar si es punto Nota<\/strong>: Observe que cualquier frecuencia en una ventana<\/strong> marca un punto Morse Tonos<\/a><\/p>\n\n\n\n Codec tono<\/a><\/p>\n\n\n\n Deco tono<\/a><\/p>\n\n\n\n analiza ventana<\/a><\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n1. Morse - Tonos<\/h2>\n\n\n\n
![\"telegrafooperadora\"](\"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/estg1003\/files\/2017\/04\/telegrafooperadora.png\")
<\/figure>\n\n\n\n'.'<\/code> es la referencia o marca<\/strong> para el sonido<\/strong> morse, teniendo que :<\/p>\n\n\n\n\n
'.'<\/code>, cuenta como una marca : morsetonopunto.wav<\/a><\/li>\n\n\n\n'-'<\/code> dura 3 marcas : morsetonoraya.wav<\/a><\/li>\n\n\n\n' '<\/code>, que separa una palabra, dura una marca : morsetonoespacio.wav<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n![\"morse](\"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/files\/2017\/04\/morsedecotono01.png\")
<\/figure>\n\n\n\nmensaje = 'ESPOL impulsando la sociedad del conocimiento'<\/code>\ntraducido = '. ... .--. --- .-.. .. -- .--. ..- .-.. ... .- -. -.. --- .-.. .- ... --- -.-. .. . -.. .- -.. -.. . .-.. -.-. --- -. --- -.-. .. -- .. . -. - --- '<\/code><\/code><\/pre>\n\n\n\n
\n\n\n\n
\n\n\n\n2. Morse un tono - Codec Algoritmo en Python<\/h2>\n\n\n\n
'.'<\/code>, una raya '-'<\/code>, o un espacio ' '<\/code>, puede ser generado con una funci\u00f3n en python.<\/p>\n\n\n\n'.'<\/code> o un '-'<\/code>, a\u00f1adiendo una pausa al final.<\/p>\n\n\n\ndtype='int16'<\/code> que es necesario para la generaci\u00f3n del archivo de sonido.<\/p>\n\n\n\n# C\u00f3digo Morse - Generador de tonos\n# propuesta: edelros@espol.edu.ec\nimport numpy as np\nimport scipy.io.wavfile as waves\n\ndef morsetono(simbolo, duracion=0.1 , fs=440, muestreo=11025):\n # duracion=0.1 # segundos de '.' \u00f3 ' '\n # fs=440 # Hz del tono\n # muestreo=11025 #en .wav:44100,22050,11025\n\n marca = 2 # un punto y pausa\n if (simbolo=='-'):\n marca = 4 # raya y pausa\n \n tonodura = marca*duracion # en segundos\n dt = 1\/muestreo \n t = np.arange(0,tonodura,dt) # marcas\/tiempo\n tono = np.zeros(len(t), dtype='int16') #tono vacio\n \n volumen = 0.8 # rango [0,1)\n amplitud = int((2**15)*volumen) #wav 16 bits\n w = 2*np.pi*fs #frecuencia en radianes\n suena = int((marca-1)*duracion*muestreo)\n \n if (simbolo=='.' or simbolo=='-'):\n for i in range(0,suena):\n tono[i] = amplitud*(np.sin(w*t[i]))\n \n return(muestreo, tono)\n<\/pre><\/div>\n\n\n
'.'<\/code>, '-'<\/code> y escuchar el resultado en un archivo.wav<\/strong>, similar a los mostrados al inicio para cada s\u00edmbolo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n# Una prueba\nsimbolo = '.'\nmuestreo, sonido=morsetono(simbolo)\n\n# Salida # Archivo de audio.wav\nwaves.write('morsetonopunto.wav', muestreo, sonido)\n<\/pre><\/div>\n\n\n\n# traducido = input('Escriba el mensaje morse: ')\ntraducido = '. ... .--. --- .-.. .. -- .--. ..- .-.. ... .- -. -.. --- .-.. .- ... --- -.-. .. . -.. .- -.. -.. . .-.. -.-. --- -. --- -.-. .. -- .. . -. - --- '\n# archivo = input('nombre del archivo a guardar: ')\narchivo = 'morsetonotest.wav'\n\n# PROCEDIMIENTO\nmuestreo = 11025 # para .wav: 44100, 22050, 11025\nduracion = 0.04\n\n# morse en sonido, como lista por tama\u00f1o desconocido\nsonido=[]\nfor i in range(0,len(traducido)):\n muestreo, untono = morsetono(traducido[i], duracion)\n for j in range(0,len(untono)):\n sonido.append(untono[j])\n# para .wav convierte en arreglo numpy de 'int16' \nsonido = np.asarray(sonido, dtype='int16')\n\n# SALIDA archivo.wav\nprint('muetreo: ',muestreo)\nprint('muestras sonido: ', len(sonido))\nprint('.... archivo: ' + archivo +' guardado ....')\nwaves.write(archivo, muestreo, sonido)\n<\/pre><\/div>\n\n\nmuetreo: 11025\nmuestras sonido: 180810\n.... archivo: morsetonotest.wav guardado ....<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\n\n\n\n
\n\n\n\n3. Morse un tono - Deco de s\u00edmbolos con Python<\/h2>\n\n\n\n
Analisis de archivo.wav en python<\/h3>\n\n\n\n
\n
'.'<\/code>, cuenta como una marca : morsetonopunto.wav<\/a><\/li>\n\n\n\n'-'<\/code> dura 3 marcas : morsetonoraya.wav<\/a><\/li>\n\n\n\n' '<\/code>, que separa una palabra, dura una marca : morsetonoespacio.wav<\/a><\/li>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nmarcas<\/code>) que aparece un tono<\/em> vs. el n\u00famero de intervalos de pausa<\/em>, se podr\u00e1 determinar si el sonido corresponde a un punto, una raya o un espacio. Es el proceso contrario a lo realizado para crear el tono<\/em>, contando las marcas<\/strong>, la relaci\u00f3n entre marcas<\/strong> y pausas<\/em> indicar\u00e1 el s\u00edmbolo recibido.<\/p>\n\n\n\nEl sonido para el an\u00e1lisis se obtiene de un archivo.wav<\/strong>, creado con el generador de tonos para un punto
'.'<\/code> o raya '-'<\/code>. La lectura del archivo proporciona los datos de sonido<\/strong>, y frecuencia de muestreo<\/strong>.<\/h3>\n\n\n\n'.'<\/code> o pausa<\/em>, obteniendo al menos dos ventanas<\/strong> por cada punto o pausa y tres ventanas<\/strong> por cada raya. Se cuentan las ventanas<\/strong> que tienen sonido o pausa y se comparan para determinar el s\u00edmbolo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n\n# C\u00f3digo Morse - Determina un simbolo a partir de UN sonido\n# propuesta: edelros@espol.edu.ec\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport scipy.io.wavfile as waves\nimport scipy.fftpack as fourier\n\n# INGRESO \n# archivo = input('nombre del archivo: ')\n# archivo = 'morsetonopunto.wav'\narchivo = 'morsetonoraya.wav'\nmuestreo, sonido = waves.read(archivo)\n\n# PROCEDIMIENTO\nduracion = 0.04 # segundos de un punto\npartes = 2 # divisiones de un punto\n\n# Extraer ventanas para espectro por partes\ntventana = duracion\/partes\nmventana = int(muestreo * tventana) # muestras de una ventana\n\n# Observacion intermedia\nunaventana = sonido[0:mventana]\n\n# SALIDA GRAFICA\nprint('muestreo:', muestreo)\nprint('muestras en sonido', len(sonido))\nprint('intervalo de ventana: ', tventana)\nprint('muestras por ventana: ', mventana)\n\nplt.figure(1)\nplt.subplot(211)\nplt.plot(sonido, label='sonido')\nplt.xlabel('muestras')\nplt.ylabel('sonido y ventanas')\nk = 1\nfor i in range(0,int(len(sonido)\/mventana)):\n plt.axvline(x=k*mventana, color='r', linestyle='--')\n k = k + 1\nplt.subplot(212)\nplt.plot(unaventana)\nplt.xlabel('muestras')\nplt.ylabel('unaventana')\nplt.margins(0)\nplt.show()\n<\/pre><\/div>\n\n\nmuestreo: 11025\nmuestras en sonido 1764\nintervalo de ventana: 0.02\nmuestras por ventana: 220<\/code><\/pre>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n
\n\n\n\n4. An\u00e1lisis de una ventana<\/h2>\n\n\n\n
scipy<\/code>\" y el rango de frecuencias para la gr\u00e1fica se obtiene con fftfreq()<\/strong>.<\/p>\n\n\n\nnp.argmax()<\/code>) con mayor magnitud (np.abs()<\/code>) y se determina si corresponde al \"tono<\/strong>\" morse esperado.<\/p>\n\n\n\n# Espectro de Fourier de una ventana [0:nventana]\nxf = fourier.fft(unaventana)\nxf = np.abs(xf) # magnitud de xf\ntono = np.argmax(xf) # tono en donde\n\n# frecuencias para eje\nfrq = fourier.fftfreq(mventana, 1\/muestreo ) \n\n# SALIDA GRAFICA \/Observacion intermedia\nprint('frecuencia tono (Hz): ',frq[tono])\n\nplt.figure(2)\nplt.xlabel('Frecuencia Hz')\nplt.ylabel('Magnitud')\nplt.stem(frq,xf)\nplt.show()\n<\/pre><\/div>\n\n\nfrecuencia tono (Hz): 451.022727273<\/code><\/pre>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/estg1003\/files\/2017\/04\/morsedecotono02.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nAn\u00e1lisis del archivo.wav de un s\u00edmbolo Morse<\/h3>\n\n\n\n
\n# Ajuste de muestras de ventanas para matriz\nantes = len(sonido)\nanchosonido = int(len(sonido)\/mventana)*mventana \nsonido = np.resize(sonido,anchosonido)\nventanas = np.reshape(sonido,(-1,mventana)) \n# -1 indica que calcule las filas\n\n# SALIDA\nprint('muestras en sonido: ', antes)\nprint('muestras recortadas a: ', anchosonido)\nprint('ventanas: ')\nprint(ventanas)\n<\/pre><\/div>\n\n\nmuestras en sonido: 1764\nmuestras recortadas a: 1760\nventanas: \n[[ 0 6504 12602 ..., -22161 -24942 -26163]\n [-25748 -23722 -20212 ..., 9594 3241 -3315]\n [ -9663 -15408 -20188 ..., 25762 26158 24919]\n ..., \n [-15377 -9629 -3278 ..., -9733 -15468 -20236]\n [-23738 -25755 -26161 ..., 0 0 0]\n [ 0 0 0 ..., 0 0 0]]<\/code><\/pre>\n\n\n\n\n# Observacion intermedia\nfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D\nfrom matplotlib import cm\n\nnfilas,ncolumnas = np.shape(ventanas)\nx = np.arange(0,ncolumnas) # valores para cada eje\ny = np.arange(0,nfilas)\nX, Y = np.meshgrid(x, y) # valores para punto.\nZ = ventanas # Matriz\n\n# Salida, gr\u00e1fico 3d\nfig = plt.figure(3,figsize=plt.figaspect(0.5))\nax = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='3d')\nsurf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1,\n cmap=cm.coolwarm, linewidth=0,\n antialiased=False)\nplt.xlabel('muestras')\nplt.ylabel('ventana')\nplt.show()\n<\/pre><\/div>\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/estg1003\/files\/2017\/04\/morsedecotono03.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nfila<\/code>) en la matriz, guardando cada resultado en un vector \"marcas<\/strong>\".<\/p>\n\n\n\n# Analiza con FFT todas las ventanas del sonido\nfilas, columnas = np.shape(ventanas)\nmarcas = np.zeros(filas,dtype=float)\n\n# Espectro de Fourier de cada ventana\n# frecuencias para eje\nfrq = fourier.fftfreq(mventana, 1\/muestreo) \nfor fila in range(0,filas,1):\n xf = fourier.fft(ventanas[fila])\n xf = np.abs(xf) # magnitud de xf\n tono = np.argmax(xf) # tono, frecuencia mayor \n marcas[fila] = frq[tono]\n<\/pre><\/div>\n\n\n
\n# SALIDA GRAFICA \/Observacion intermedia\nprint(marcas)\nplt.figure(4)\nplt.stem(marcas)\nplt.xlabel('n\u00famero de marca')\nplt.ylabel('frecuencia del tono mas fuerte.')\nplt.show()\n<\/pre><\/div>\n\n\n[ 451.02272727 451.02272727 451.02272727 451.02272727 451.02272727 451.02272727 0. 0. ]<\/code><\/pre>\n\n\n\n![\"\"](\"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/files\/2017\/04\/morsedecotono04.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\n'.'<\/code>, raya'-'<\/code> o espacio ' '<\/code>, se cuentan los noceros<\/strong> y los ceros<\/strong> del arreglo de marcas<\/strong>, la relaci\u00f3n entre ellos determina el s\u00edmbolo<\/strong> que representa el sonido del archivo.wav<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n# determina el simbolo\nnoceros = np.count_nonzero(marcas)\nceros = len(marcas)-noceros\nrelacion = int(noceros\/ceros)\nif (relacion==3):\n simbolo = '-'\nif (relacion==1):\n simbolo = '.'\nif (relacion==0):\n simbolo = 'espacio'\n\n# SALIDA\nprint('relacion noceros\/ceros:', relacion)\nprint('simbolo morse detectado: ', simbolo)\n<\/pre><\/div>\n\n\nrelacion noceros\/ceros: 3\nsimbolo morse detectado: -<\/code><\/pre>\n\n\n\n'.'<\/code>. El detalle es tratado en \"Morse - Decodificador del sonido de un mensaje\" en : # Busca frecuencia del tono punto<\/code>.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n